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1、苛性比值是氧化鋁生產(chǎn)高壓溶出過程中一個重要的生產(chǎn)指標(biāo),它的高低反映了溶出質(zhì)量的好壞,然而苛性比值軟測量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是建立在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的,即使最初模型的精度很高,隨著生產(chǎn)條件的改變?nèi)匀粫霈F(xiàn)無法適應(yīng)的情況,從而將導(dǎo)致苛性比值的預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)較大偏差,因此必須利用新的運(yùn)行參數(shù),對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行修正。通常采用的做法是人工采集樣本離線進(jìn)行訓(xùn)練,中斷系統(tǒng)替換原有模型。這種方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,為了提高系統(tǒng)的可靠性,實(shí)際生產(chǎn)中提出了在線修正的要求。本
2、文對氧化鋁苛性比值軟測量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的在線修正方法進(jìn)行了研究。 本文將所研究的苛性比值軟測量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的在線修正方法歸結(jié)為解決三個主要問題:(1)何時(shí)需要對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新訓(xùn)練;(2)如何組織新的訓(xùn)練樣本; (3)如何進(jìn)行在線訓(xùn)練。然后從這三個問題入手,通過分析校正對象具有的特點(diǎn),針對性的建立了在線修正模型。模型中以穩(wěn)態(tài)檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)校正組成樣本合格檢驗(yàn)?zāi)K保證了新樣本的合格性,以置信水平比較作為校正時(shí)機(jī)的判斷依據(jù),并采用了實(shí)時(shí)性很強(qiáng)
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